、科恒重工、

    金属撕碎机故障预测技术是机械健康状态管理技术的核心之一，它是比对于机械进行金属撕碎机故障诊断更为高级的维修和保养形式，利用监测参数、实验数据等各种信息，并且借助相关推理技术评估部件或系统的未来健康状态或者剩余使用寿命。

    做到金属撕碎机故障预测就能让设备维护人员可以提前了解设备的健康状态以及金属撕碎机故障发生的可能性，从而能有效地降低事故发生率、节约维护资源并且减少经济损失。金属撕碎机故障预测技术在航空航天以及核能等对可靠性的要求比较高的领域内有着非常广阔的应用前景，它是实现比如武器装备的视情维修，机器自主式保障以及感知和响应后勤的一项关键技术。

   　对塑料撕碎机设备进行状态评价，需先按照一定原则进行系统结构划分，然后从部分到整体逐一进行评价，从而得到系统状态的评价结果。现代塑料撕碎机设备是一个实现特定功能的整体系统，种类繁多，结构复杂，有的甚至由上万个零部件组成，而且各零部件之间的连接方式各不相同，有串联、并联和混联，错综复杂。假如从塑料撕碎机设备的组成结构来进行系统划分，对各设备组成结构单元进行评价，势必造成庞大的工作量；况且零部件之间本身也会存在一定的关联性，很难划清结构界线，提取有效特征参数。

　　为判断出塑料撕碎机设备健康状况，从实现设备功能角度出发，基于系统功能结构划分原则，典型塑料撕碎机设备大致可划分为：动力系统、传动系统、操纵及控制系统、支承系统和其他系统等五大系统，然后再在各子系统层次上进行划分。对塑料撕碎机设备状态进行评价时，先对各子系统进行评价，再采取自下而上逐级往上加权综合，从而得到整个塑料撕碎机设备系统健康状态评价结果。